理工学部Faculty of Science and Engineering
MAT300XG（数学 / Mathematics 300）デジタル信号処理Signal Processing
小林 一行Kobayashi IKKO
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | H9072 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 月2/Mon.2 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー＜理工学部＞Category |
創生科学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
Signal processing is a fundamental technology to handle information mathematically, digital signal processing is the most important technology in the information society.
In the course introduces and practices the methods of digitizing signals and process digital signals.
Digitizing: the principle of discretization/quantization by A/D conversion, mathematics and method.
Signal processing: Discrete formulas processing in the time domain and frequency domain.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
信号処理は情報を数学的に取り扱う基盤の技術で、デジタル信号処理は情報化社会における最も重要な技術である。
授業では、信号をデジタル化し、信号をデジタルで処理する方法について学ぶ。
そのためには、デジタル化として、A/D変換による離散化・量子化の原理・その数学、また方式について演習しながら学習する。信号処理として、時間領域・周波数領域での離散的数式処理について学ぶ。
到達目標Goal
デジタル信号を処理するデジタル信号処理の設計をする能力を習得することを目標とする。
・離散フーリエ変換および高速フーリエ変換の数学的原理を理解し、変換を行うことができ、周波数領域において信号の性質を説明することができる。
・ディジタルフィルタの動作を理解し、フィルタリングおよび設計を行うことができる．
・MATALBにより高速フーリエ変換、ディジタルフィルタリング、画像処理を実行することができる．
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
演習および課題は、MATLABを用いた具体的例題を元に実施する。毎回実施する小テストおよび課題の結果のフィードバックは、授業中または、学習支援システムを介し随時おこなう。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1：データ取得とMATLABの基礎
A/D変換、離散値化、データ取得
2：信号処理の基礎 その１
グラフの書き方、ウォルシュ変換、フーリエ変換
3：信号処理の基礎 その２
ナイキスト定理、コンボリューション
4：フーリエ級数展開 その１
fftと時系列データとの関係
5：フーリエ級数展開 その２
FIR型フィルタ
6：フーリエ級数応用 その１
スムーザー、データ補間
7：フーリエ級数応用 その２
特徴抽出 空間領域
8：フィルタ応用 その１
最小2乗法
9：フィルタ応用 その２
逐次型最小二乗法
10：fftによる周波数解析と応用
fftによる周波数解析
11：ARモデルによる周波数解析
ARモデルによる周波数解析
12：ARモデルによる周波数解析応用
ARモデルによる周波数解析応用
13：デジタル信号処理の応用例
最近の応用例の紹介
14：ディスカッション
デジタル信号処理の応用例についてディスカッション
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
本授業の準備・復習時間は、各4時間を標準とします。前回の授業を復習し、演習問題をしっかりできるようにしておくこと。
テキスト（教科書）Textbooks
「最新MATLABハンドブック 第六版」（秀和システム：小林一行 著）
参考書References
「ロボットモデリング」（オーム社：小林一行 著）
成績評価の方法と基準Grading criteria
筆記試験(60%)と毎回の授業での学習状況や参加度および毎回の小テストと演習(40%)、それにコンピュータによる課題から総合的に評価する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
知識の定着を図るため演習を充実する。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
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